頭皮脳波の力学的性質に関する研究

头皮脑电图力学特性研究

• 批准号: 20K19887
• 负责人: 小野島 隆之
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Shiga University (2022)Institute of Physical and Chemical Research (2020-2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K19887/
• 关键词: 頭皮脳波; 非線形振動子; 位相応答曲線; 深層学習; ニューラルマスモデル; ニューラルネットワーク

本年度は、振動子モデルとカルマンフィルタを用いた脳波位相の推定手法の構築と深層学習を用いた脳波状態の予測手法の構築を主に実施した。振動子モデルとカルマンフィルタを持ちた手法の構築に関しては枠組みは構築したが、実データでの検証も含め引き続き調整と検証が必要である。深層学習を用いた脳波状態の予測手法に関しては、本年度から新たに開始したものである。これは振動子モデルとはことなり計測データから直接対象とした状態かどうかを判別する方法となっている。現状では、脳波データを想定し、脳波電極の配置をグラフとみなし、グラフ構造と時間構造を考慮した畳み込み層を構築し深層ニューラルネットワークを用いた脳波状態の判別を行う手法を構築し情報処理学会で発表した。次年度には実データでの検証を行い論文としてまとめる予定である。また、将来的には深層学習と振動子モデルとカルマンフィルタを用いた状態推定の手法と組み合わせることで、異なる実験参加者の脳波データでも適用可能なように拡張していきたいと考えている。次年度計測した脳波位相依存刺激を用いた実験の計測データの解析に関してはもう少時間が必要である。

This year, the construction of the method for estimating the phase of the oscillator and the construction of the method for predicting the state of the oscillator are mainly implemented. The vibration element is connected to the structure of the vibration element, and the vibration element is connected to the structure of the vibration element. Deep learning is a new way to predict the state of the wave. The method for determining the state of vibration is to measure the state of vibration directly. The present situation is that the arrangement of the wave electrode is determined by considering the structure of the wave electrode and the construction of the wave electrode. The next year's survey was conducted on the basis of the results of the survey. The method of estimating the state of the participant is combined with the method of estimating the state of the participant in the future. The next year's measurement is based on phase dependent stimuli.

项目成果

グラフ深層学習による脳波状態の推定

使用图深度学习估计脑电波状态

• 发表时间: 2023
• 期刊: 情報処理学会研究報告
• 作者: 小野島隆之;今井貴史
• 通讯作者: 今井貴史

A state-informed stimulation approach with real-time estimation of the instantaneous phase of neural oscillations by a Kalman filter

一种状态通知刺激方法，通过卡尔曼滤波器实时估计神经振荡的瞬时相位

• DOI: 10.1088/1741-2552/ac2f7b
• 发表时间: 2021
• 期刊: Journal of Neural Engineering
• 影响因子: 4
• 作者: Onojima Takayuki;Kitajo Keiichi
• 通讯作者: Kitajo Keiichi

A closed-loop stimulation approach with real-time estimation of the instantaneous phase of neural oscillations by a Kalman filter

通过卡尔曼滤波器实时估计神经振荡瞬时相位的闭环刺激方法

• DOI: 10.1101/2021.04.25.441309
• 发表时间: 2021
• 期刊: bioRxiv
• 作者: Onojima Takayuki;Kitajo Keiichi
• 通讯作者: Kitajo Keiichi

視覚刺激を用いた閉ループ手法のためのカルマンフィルタを用いた脳波位相依存刺激

使用卡尔曼滤波器进行脑电图相位相关刺激，用于使用视觉刺激的闭环方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 小野島隆之，北城圭一

カルマンフィルタによる脳波瞬時位相の予測

使用卡尔曼滤波器预测瞬时脑电图相位

• 发表时间: 2020
• 作者: Ueda Masahiko;小野島隆之，北城圭一
• 通讯作者: 小野島隆之，北城圭一